MODEL AVERAGING BAYESIAN PADA REGRESI LINIER; BAYESIAN MODEL AVERAGING (BMA) FOR LINEAR REGRESSION

YULIA INDAH PERMATA SARI, Zulaela

2014 | Skripsi | PROGRAM STUDI STATISTIKA

Statistika banyak digunakan dalam berbagai bidang. Salah satunya adalah bidang kesehatan. Permasalahan dalam bidang kesehatan sangat banyak, contohnya kematian bayi. Kematian bayi merupakan permasalahan serius yang memerlukan perhatian sendiri. Di Indonesia Angka Kematian Bayi (AKB) masih cukup tinggi dibandingkan di beberapa negara ASEAN lainnya. Padahal AKB sebagai tolak ukur keberhasilan pembangunan kesehatan di suatu negara. Pada skripsi ini akan dianalisis AKB menggunakan model averaging bayesian dengan occam’s window karena kasus tersebut melibatkan ketidakpastian model. Model averaging bayesian akan mempertimbangkan model yang tidak pasti dalam pemilihan variabel dengan mengkombinasikan model-model yang terbentuk dari variabel prediktor. Studi yang digunakan adalah AKB di Indonesia pada tahun 2012. Data yang digunakan terdiri dari satu variabel dependen dan lima variabel independen. Hasil dari estimasi dengan metode model averaging bayesian akan dibandingkan dengan analisis regresi berganda. Model averaging bayesian memiliki nilai SSE yang lebih rendah dan tingkat ketepatan prediksi yang lebih tinggi dibandingkan dengan analisis regresi berganda.

Kata Kunci : model averaging bayesian, occam’s window, analisis regresi beganda, angka kematian bayi